الذكاء الاصطناعي يمكن أن يساعد في تشخيص الأوبئة في المستقبل

المحتوي

كانت تقنية الذكاء الاصطناعي هي أول ما تنبأت بفيروس كورونا القاتل أو ما يعرف باسم “COVID 19”. ففي 30 ديسمبر الماضي، وجهت شركة “BlueDot”، والتي تستخدم التعلم الآلي لرصد تفشي الأمراض المعدية في جميع أنحاء العالم، تنبيهًا للعملاء، بما في ذلك مختلف الحكومات والمستشفيات والشركات، إلى ظهور العديد من الحالات التي تعاني من الالتهاب الرئوي في مدينة ووهان بالصين.

لم تكن شركة “BlueDot” وحدها من استخدمت تقنية الذكاء الاصطناعي؛ حيث استخدمت خدمة آلية تسمى “HealthMap” في مستشفى بوسطن للأطفال تلك العلامات الأولى. كما فعل نموذج تديره شركة “Metabiota”، ومقره في سان فرانسيسكو. إن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يكتشف تفشي الأمراض والأوبئة على الجانب الآخر من العالم، والإنذارات المبكرة تنقذ الأرواح.

ولكن إلى أي مدى ساعدت تقنية الذكاء الاصطناعي بالفعل في معالجة التفشي الحالي؟ هذا سؤال يصعب الإجابة عنه فعادةً تكون الشركات مثل “BlueDot” صامتة حول من يقدم المعلومات وكيف يتم استخدامها. ولا تزال المشاريع الأخرى التي يتم فيها استكشاف الذكاء الاصطناعي كأداة تشخيصية أو تُستخدم للمساعدة في العثور على لقاح ما زالت في مراحلها المبكرة جدًا. حتى لو نجحوا، فسوف يستغرق الأمر وقتًا وربما شهورًا، لوضع هذه الابتكارات في أيدي العاملين في مجال الرعاية الصحية والذين يحتاجون إليها.

إن الأنباء التي ظهرت في العديد من التقارير الإخبارية والبيانات الصحفية بأن الذكاء الاصطناعي سلاح جديد قوي ضد الأمراض صحيح جزئيًا، ولكن من الممكن أن يؤدي إلى نتائج عكسية. على سبيل المثال، قد تؤدي الثقة المفرطة في قدرات الذكاء الاصطناعي إلى قرارات غير واعية تنقل الأموال العامة إلى شركات الذكاء الاصطناعي غير المثبتة على حساب التدخلات المثبتة مثل المخدرات.

إن تقنية الذكاء الاصطناعي لن تنقذنا من فيروس كورونا بالتأكيد هذه المرة، ولكن هناك احتمالًا كبيرًا بأن يلعب دورًا أكبر في الأوبئة المستقبلية إذا أجرينا بعض التغييرات الكبيرة. وهناك ثلاثة مجالات رئيسية يمكن أن يساعد فيها الذكاء الاصطناعي، وهي: التنبؤ والتشخيص والعلاج.

1- التنبؤ

تستخدم شركات مثل BlueDot وMetabiota مجموعة من خوارزميات معالجة اللغة الطبيعية (NLP)؛ لرصد المنافذ الإخبارية وتقارير الرعاية الصحية الرسمية بلغات مختلفة حول العالم، والإبلاغ عما إذا كانت تشير إلى أمراض شديدة الخطورة، مثل فيروس كورونا وفيروس نقص المناعة البشرية أو السل. ويمكن لأدواتهم التنبؤية أيضًا الاعتماد على بيانات السفر الجوي، لتقييم خطر أن محاور العبور قد ترى الأشخاص المصابين عند الوصول أو المغادرة.

وتكون النتائج دقيقة إلى حد معقول. على سبيل المثال، توقع أحدث تقرير عام لشركة “Metabiota”، في 25 فبراير الماضي، أنه في 3 مارس الحالي سيكون هناك 127 ألف حالة تراكمية في جميع أنحاء العالم، وتجاوزهذا العدد بنحو 30 ألفًا.

2- التشخيص المبكر

بالإضافة إلى التنبؤ بمسار الوباء، يأمل الكثيرون في أن يساعد الذكاء الاصطناعي في تحديد الأشخاص المصابين. يمكن لنماذج التعلم الآلي فحص الفحوصات الطبية لالتقاط العلامات المبكرة للمرض التي يفتقدها الأطباء، من أمراض العيون إلى أمراض القلب إلى السرطان. لكن هذه النماذج تتطلب عادةً الكثير من البيانات للتعلم منها.

وتم نشر عدد قليل من أوراق ما قبل الطباعة عبر الإنترنت في الأسابيع القليلة الماضية؛ ما يشير إلى أن التعلم الآلي يمكن أن يشخص فيروس كورونا، من خلال التصوير المقطعي لأنسجة الرئة.

ومن المحتمل بناء أدوات الذكاء الاصطناعي لاكتشاف المراحل المبكرة من المرض في الفاشيات المستقبلية. لكن يجب أن نكون متشككين في العديد من ادعاءات أطباء المرتبطة بتقنية الذكاء الاصطناعي الذين يشخصون فيروس كورونا اليوم.

مرة أخرى، ستساعد مشاركة المزيد من بيانات المرضى، وكذلك تقنيات التعلم الآلي التي تسمح بتدريب النماذج حتى عند توفر القليل من البيانات. على سبيل المثال، إن التعلم باستخدام لقطات قليلة؛ حيث يمكن للذكاء الاصطناعي تعلم الأنماط من عدد قليل من النتائج، يُعد تقدمًا واعدًا لكنه لا يزال يعمل.

3- الدواء العام

البيانات ضرورية أيضًا إذا كان الذكاء الاصطناعي يساعد في تطوير علاجات للمرض. وتتمثل إحدى التقنيات لتحديد المرشحين المحتملين للأدوية في استخدام خوارزميات التصميم التوليدي، التي تنتج عددًا كبيرًا من النتائج المحتملة ومن ثم فحصها لإبراز تلك التي تستحق البحث عن قرب. كما يمكن استخدام هذه التقنية للبحث بسرعة عبر ملايين الهياكل البيولوجية أو الجزيئية.

إنها إمكانية بعيدة؛ حيث لا نمتلك حتى الآن معلومات كافية حول كيفية تحور الفيروس حتى نتمكن من المحاكاة.

في غضون ذلك، قد يكون الحاجز النهائي هو المسؤولون. يقول وانغ: “أكثر ما أرغب في تغييره هو العلاقة بين صناع السياسات والذكاء الاصطناعي”، ولن يتمكن الذكاء الاصطناعي من التنبؤ بتفشي الأمراض، بغض النظر عن كمية البيانات التي يحصل عليها.

وأكد “وانغ” أن جعل القادة في الحكومة والشركات والرعاية الصحية يثقون في الذكاء الاصطناعي سيغير جذريًا مدى السرعة التي يمكن أن نتفاعل بها مع تفشي الأمراض. لكن هذه الثقة يجب أن تأتي من منظور واقعي لما يمكن للذكاء الاصطناعي القيام به وما لا يمكنه القيام به الآن، وما الذي قد يجعله أفضل في المرة المقبلة.

ويتطلب تحقيق أقصى استفادة من الذكاء الاصطناعي الكثير من البيانات والوقت والتنسيق الذكي بين العديد من الأشخاص المختلفين. وكلها قليلة في الوقت الحالي.

المصدر: technologyreview: AI could help with the next pandemic—but not with this one

بعد قراءة الموضوع يمكنك معرفة المزيد عن الكلمات الآتية: